感人的故事哭了99遍

感人的故事哭了99遍:句子相似性-问题句相似度计算，即给定客户服务中的两个用户描述句，使用一种算法来确定它们是否代表相同的语义。项目地址：HYPERLINK https://github.com/yanqiangmiffy/sentence-similiability句子相似性判定今年和去年，有几次比赛来确定句子的相似性，也就是说，确定两个句子是否代表相同的意思。其中4、5个竞赛数据集格式相似，请参见超链接发送匹配，2、3个数据集格式相似，本仓库是基于2、3个数据集做实验。以下是比赛列表：1个超链接引言问题对本次竞赛的目的是预测所提供的两对问题中，哪一对包含两个含义相同的问题。超链接数据集未被脱敏，并由真正的英语单词标识。超链接ATEC学习竞赛：NLP的问题相似性计算问题相似性计算，在给定的客户服务服务中，来自用户描述的两个句子，使用算法来确定它们是否代表相同的语义。超链接数据集未脱敏例子：“如何报答华北”-“如何报答华北”：同义问题“如何报答花白”-“如何还被子”：同义词问题“花白分期付款逾期如何还款”-“花白分期付款逾期在哪里还款”：非同义问题例如A，简单的方法是确定同义词；B，包括打字错误、同义词、词序转换等问题，这两个句子乍一看并不相似，所以很难做出正确的判断。例如c，两个>句子是相似的，只有“how”和“where”的细微差别，导致语义不一致。webank智能客服问题匹配大赛2018与基于Quora的语义等价性测试一样，本次评估任务的主要目标是将问题意图与真实的中国客户服务语料库相匹配。给定两个陈述，要求是确定意图是相同的还是相似的。所有语料库均来自银行领域的原始智能客户服务日志，并通过人工意图匹配进行了筛选和注释。超链接数据集不敏感进入：通过审核需要多长时间输出：1.4超链接芯片2018第四届中国卫生信息处理大会（芯片）本次评估的主要目的是将问题意图与真实的中国患者健康咨询语料库相匹配。给出两个陈述，要求是确定意图是相同的还是相似的。所有语料库均来自互联网上患者的真实问题，并用人工意图匹配标记进行筛选和注释。平安云将为注册团队提供GPU培训环境。超链接数据集不敏感，问题用数字标记训练集包含约20000个标记数据（脱敏和标点），用于训练和测试。测试集包含大约10000个无标签数据（不敏感，包括>标点符号）。玩家需要预测并提交测试集数据的标签。测试集数据作为AB列表的评估依据。第三个魔镜杯在智能客服聊天机器人的场景中，客户提出问题后，往往需要先计算出客户问题与知识库问题的相似性，然后找到最相似的问题，然后给出问题的答案。本次比赛的题目是提问>问题相似性算法设计。超链接数据集不敏感，问题用数字标记为了保护用户的隐私，保证竞争的公平性，所有原始文本信息都被编码成单字ID序列和单字ID序列。单个字符包括单个汉字、英文字母、标点符号和空格等。单词包括中文>单词、英文单词、标点符号和空格等。单词ID和单词ID存在于两个不同的命名空间中，即单词中的单个单词或标点符号不一个单词中的同一个字符和标点符号不一定具有相同的ID。在>>中，单词序列以l开头，单词序列以w开头。暹罗网络MALSTM的架构——相似的颜色意味着相同颜色元素之间的权重是共享的。文字矢量是基于文字的层次，在我的印象中一般文字层次效果比较好利用LSTM训练两个问题的语义向量，给出了相似函数MALSTM相似函数。def指数_neg_曼哈顿_距离（sent_left sent_right）：基于曼哈顿空间距离的两个字符串语义空间相似性计算返回k.xp（-k.s.（k.s.（sent撊left-sent撊right），axis=1，keepdims=true）让我们看看，这个函数的输出是0减去1，这是我们预测的概率培训结果：在CCKS任务中：ACC:0.8372-VAL U损耗：0.4316-VAL U ACC:0.8047ATEC任务：损失：0.3302-ACC:0.8570-VAL U损失：0.5244-VAL U ACC:0.7702更多信息如何使用暹罗曼哈顿LSTM预测Quora问题对超链接NLP相似性计算问题超链接语义相似度计算算法综述超链接距离测量与python实现（一）超链接查看文本相似性/与Kaggle问题的相关性：Quora问题对感人的故事哭了99遍